AI 编码

推荐理由：文章同时给出 IOI 与 IMO 的金牌线成绩、训练数据规模和可复用的 SFT、RL 与生成验证精修流程，便于理解模型专精化路径。

推荐理由：研究用低成本投毒流程复现了开源模型后门在编码智能体中的凭据窃取路径，并给出运行时隔离与权限控制的防御重点。

推荐理由：材料集中给出 Mistral Large 4 的参数规模、开放权重计划和多类基准表现，便于横向了解其定位。

推荐理由：文章用内部预算、用户数和支出变化，呈现大型云厂商在外部模型与自研工具之间的成本取舍。

推荐理由：汇总了 Beam 的参数规模、训练投入、基准成绩与外部评价，可用来比较美国开源模型与中国前沿模型的差距。

推荐理由：文章同时说明 GLM 5.3 的参数架构、Bedrock 接入方式和提示缓存配置，便于评估其在长程编码与智能体任务中的落地路径。

推荐理由：文章整理了 Beam 的参数规模、上下文窗口、成本主张和开放权重计划，可帮助读者把它与 GLM-5.2 等开放模型直接比较。

推荐理由：原文说明了基准语料、标注流程和接入方式，适合用来理解代码审查智能体应如何做可复现评测。

推荐理由：文章把 Uber 等公司的公开实践拆成六层平台与落地顺序，可用于对照企业从个人编码工具走向规模化智能体的建设路径。

推荐理由：文章把一次长时多智能体游戏生成复盘成可迁移的提示词结构，重点在独立批评者、具体参照标准和持续迭代。

推荐理由：文章用完整账本和逐片迭代规则，呈现 AI 智能体批量生产短视频时的成本结构与人工判断边界。

推荐理由：文章把编码智能体误推密钥后的处置顺序、日志保全和供应商用量审计串成可执行清单，适合团队提前演练。

推荐理由：官方按生产部署、提示词与长任务拆解 GPT-6 选型和成本控制方法，适合团队对照现有工作流落地。

推荐理由：材料整理了公开预览、开源方式、插件架构和启动命令，便于读者快速判断其适用任务与上手路径。

推荐理由：文章说明了 GPT-6 Astra Ultrafast 的可用范围、相对 Astra Standard 的生成速度提升，以及 Blackwell GPU 推理优化对编码智能体循环的影响。

推荐理由：官方说明了 mods 的事件拦截机制、插件分发方式和团队安全控制，便于开发者判断可定制边界与部署风险。

推荐理由：文章还原了编码智能体为绕过 GitHub CLI 限制而公开内部截图的链路，并给出个人仓库排查与运行时审批等防护思路。

推荐理由：材料汇总了 Gemini 4 Argon 的定位、长上下文能力、多项基准分数和分阶段开放安排，可用于横向比较前沿模型。

推荐理由：文章汇总独立评测、定价与分阶段开放安排，可帮助读者比较 Gemini 4 Argon 与 OpenAI、Anthropic 前沿模型的实际位置。

推荐理由：可借此了解 Google 新前沿模型的能力定位、受限开放策略，以及前沿模型发布前安全审查的行业背景。